训练队列中的生物标志物鉴定
通过TCGA数据集系统性筛选与RPLS预后相关的基因模块和hub基因。
对TCGA脂肪肉瘤队列的26,497个RNA表达数据进行WGCNA分析,构建19个共表达模块,识别与预后相关的模块(绿色模块),并进行GO分析和GSEA,利用Cytoscape的betweenness分析筛选hub基因(包括NINJ1),随后进行Kaplan-Meier生存分析。
Identification of NINJ1 as a novel prognostic predictor for retroperitoneal liposarcoma.
包含TCGA队列生信分析、外部患者队列IHC验证及生存分析,但缺乏功能实验和机制验证。
TCGA脂肪肉瘤队列(57例) 中国RPLS患者队列(135例,来自RESAR研究)
NINJ1表达分组(低、中、高)基于IHC染色评分 总生存期(OS)和无病生存期(DFS)的生存分析 多变量Cox回归分析校正年龄、性别、肿瘤大小和肿瘤数量 外部验证队列的中位随访时间为42个月
提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。
按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。
通过TCGA数据集系统性筛选与RPLS预后相关的基因模块和hub基因。
对TCGA脂肪肉瘤队列的26,497个RNA表达数据进行WGCNA分析,构建19个共表达模块,识别与预后相关的模块(绿色模块),并进行GO分析和GSEA,利用Cytoscape的betweenness分析筛选hub基因(包括NINJ1),随后进行Kaplan-Meier生存分析。
在独立的外部队列中验证NINJ1表达与RPLS患者预后的关联。
对135例中国RPLS患者的手术切除组织进行NINJ1的免疫组化染色,根据染色评分分为低、中、高三组,并分析其与OS和DFS的关系,使用Kaplan-Meier分析和多变量Cox回归分析。
按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。
| 实验环节 | 名称 | 品牌 | 货号 |
|---|---|---|---|
| 免疫组织化学 | NINJ1抗体 | BIOSS | bs-11105R |
汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。
| 环节 | 核对要点 |
|---|---|
| 训练队列生信分析 | TCGA脂肪肉瘤样本量(57例)及WGCNA网络构建参数 阅读提示:Methods: Weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) 和 Figure 2 |
| 外部验证队列 | 患者纳入标准、样本量(135例)、随访时间(中位42个月) 阅读提示:Methods: Patients and data 和 Figure 5 |
| 免疫组化评分 | NINJ1抗体(BIOSS, bs-11105R)、染色评分标准(染色范围1-3分,染色强度低/中/高) 阅读提示:Methods: Immunohistochemistry (IHC) |